去年底至今，隨著越來越多智能體產品的發布，已經砸了百十億美元的初創企業，開始紛紛宣告AGI即將來臨，不是今年，就是明年；初次嘗試這些產品的消費者，也被它的足夠好用而震驚。但不少科技巨頭及學界大佬，仍然拒絕通過降低AGI的標準來宣告它的降臨。

沒有人會否認，AGI必須同時具備以下三個核心要素：第一，它要能在數字世界中通過計算機完成復雜的認知任務；第二，它的表現要達到或超越人類水平；第三，它要有實際的經濟價值，能夠推動生產力的提升。不過，想要實現AGI，究竟是必須依賴集成單一模型，還是允許通過“基礎模型+工具調用”，業界尚未達成共識。這也將影響未來技術研發的方向。

從AI通過AGI，是一個充滿了漸進與突破的過程。我們已經在物理尺度上逼近生物智能的硬件基礎“突破點”。人類大腦的突觸連接大約有100萬億個；目前，GPT-4的參數規模達到了1.8萬億；預計數月后發布的GPT-5可能會達到10萬億參數。按照這個趨勢，GPT-6甚至有可能接近人腦的突觸規模，也就是100萬億參數。

盡管擴展定律開始撞墻，算力邊際回報正在遞減，但是，既然我們已經如此接近這樣一個“突破點”，那么，當前的前沿大模型廠商就沒有理由不繼續試試百萬億參數規模的大模型的研發，驗證它是否通往AGI。英偉達仍在通過底層硬件的持續創新，為這種嘗試提供更高效節能的算力。人們用A100訓練了GPT-4，用H100或B200訓練了GPT-5，GPT-6或許會用上英偉達的下一代的Rubin架構。這個目標可能在2027年到2030年之間實現。

大模型“暴力美學”仍在繼續

來源：EpochAI，縱軸為大型語言模型的訓練算力消耗

如果遵循以往這些大模型廠商設定的標準，將AGI實現階段，從L1到L5劃分為五個階段，那么，目前，我們正處在從L2向L3過渡的階段。

中國企業是最早“制定”標準的玩家之一。2019年，中國大模型初創企業智譜成立時，就提出了實現AGI愿景的五級框架，從L1預訓練大模型、L2對齊與推理、L3自我學習、L4自我認知，到L5意識智能。谷歌DeepMind明確提出自己的五級框架，要在四年后的2023年；OpenAI則在2024年。

谷歌提出這一框架的時候，AGI尚處于L1的初級水平，最具代表性的產品就是ChatGPT；OpenAI的L1級也是聊天機器人。現在，按谷歌的框架，我們差不多處于從L2勝任到L3專家過渡的階段，相當于至少勝任50%的成人熟練技能；按OpenAI的框架，我們處于從L2推理者向L3智能體過渡的階段。谷歌的L5是超過100%人類的超級人工智能；OpenAI的L5是幫助完成組織工作的組織者。

但是很多企業已經開始迫不及待地，從較狹窄的定義和較初級的基準難度上宣布，AGI即將在2025年或2026年間降臨。它們面臨大模型變現與應用規模落地的壓力，宣稱已經最低限度地實現了AGI，是非常有賣點的營銷手段。今年巨頭、獨角獸、初創AI企業會激烈競爭智能體，其中會有不少會被稱為AGI。

OpenAI創始人山姆·奧特曼，大膽預測2025年底實現傳統意義上的AGI。去年底，奧特曼在全球各地巡回演講，提及o3模型在世界上最好的、最有競爭力的程序員中排名第175，內部目前正在開發的模型，世界排名在第50名左右，到今年年底可能有希望拿下世界第一。而且，o3的提升也不僅限于編程。它在數學、科學等一系列基準測試中成為學霸中的學霸，特別是在ARC-AGI的測試中，取得了大幅度的突破。

這么來看，確實，它基本上符合AGI的三個定義，完成（結果相對收斂的）認知任務、超越（多數）人類以及（在部分領域）有（替代或增強人力的）經濟價值。

Anthropic創始人達里奧·阿莫迪（Dario Amodei），用的是“強大（Powerful ）AI”的表述，認為它將于2026年實現，其智力水平將會超越人類諾獎得主水平。他將這樣一種智能階段的狀態，稱之為“住在數據中心中的天才國并對”。馬斯克用最快的速度，為xAI建成了20萬卡級別的算力集群，還將繼續擴容至百萬卡級別，也多次樂觀地估計，AGI將在2026年實現。比它的量產全無人自動駕駛Cybercab還要早一年。

但是，谷歌DeepMind的哈薩比斯，一位真正的諾獎得主，認為2025年下半年會出現真正的AI Agent，但仍不能稱為AGI，后者還需要2到3個"Transformer級"的范式突破。另一家科技巨頭Meta的首席AI科學家楊立昆也認為，我們離AGI還遠，至少還有3道坎：物理世界比語言復雜；感官信息量遠大于語言；現實世界過于復雜，在一種情況下有效的技術，在另一種情況下可能完全失效。

如何構建世界模型是關鍵之一。目前，整個互聯網上所有公開文本的總和，相當于一個孩子出生四年內看到的世界。僅僅依靠文本訓練，我們永遠無法實現接近人類水平的AI。

另一個關鍵是嚴謹的推理，多步規劃與長時記憶等。OpenAI最新發布的GPT-4.5，算力增十倍，最大的突破點之一，就是最為人詬病的“幻覺”有所減少。但是，面對現實世界的真實任務，拆分出來的步驟越多，“幻覺”就會累積到無法忽視的程度。在數字世界都處理不好，就更難在物理世界起到真正作用了。

中國面對AGI，表現得普遍比美國同行更為現實。中國的政府、企業與市場，認為智能并不是什么神秘的東西，它是有物質基礎的（芯片、算力和數據），是用來幫助人類的工具，它是開源、分布泛在的，與場景和物理世界結合在一起的；即使有消極面，也是人類在用AI作惡，真正在意它是否存在自我意識的人不多。

美國學界與業界則熱衷于討論形而上的科技哲學問題，極端的甚至還借口“末日威脅”等頗具科幻色彩的假想，來壟斷對集中封閉的大模型的領先優勢；AI也不可避免地成為地緣競爭的工具。

作為英偉達的創始人，黃仁勛一直強調硬件的重要性，先造出最好的計算機，再去找客戶需求。現在，他又開始力捧物理AI。

在他看來，AI只是運行在英偉達芯片上的軟件，算力的突破是智能進化的前提。“AI毀滅人類的可能性為零。”他在面對AGI問題時，就是典型的華人，“機器沒有做什么出奇的事，它們只是在處理數據而已。”

近期，黃仁勛最富洞見的觀察之一，就是看到了粵港澳大灣區是世界上唯一同時具備了機電一體化技術和人工智能技術的地區。在這個意義上，中國探索AGI，更應該探索它在物理世界的實現，而不是將它局限在數字空間和電腦界面。

（原文為3月7日“《黃仁勛：英偉達之芯》作者斯蒂芬·威特中國行”上的演講，有改動。）